Modelo de ecuaciones estructurales

1. Un modelo de ecuaciones estructurales (SEM) es una técnica estadística utilizada para probar y validar relaciones complejas entre variables. Se trata de una potente herramienta utilizada habitualmente en las ciencias sociales, la psicología, la economía y otros campos para estudiar las relaciones causales entre factores. El SEM permite a los investigadores modelizar variables observadas y no observadas, conocidas como variables latentes, y cuantificar los efectos directos e indirectos de una variable sobre otra. Al especificar múltiples ecuaciones interrelacionadas, el SEM ayuda a los investigadores a comprender los mecanismos y vías subyacentes a través de los cuales las variables se influyen mutuamente. Este método proporciona valiosos conocimientos sobre sistemas complejos y puede ayudar a fundamentar modelos teóricos, hacer predicciones y orientar la toma de decisiones en diversos ámbitos de investigación.

En SEM, ¿a qué se refiere el término "variable exógena"?

A) Variable no predicha por otras variables del modelo
B) Variable afectada por errores de medición
C) Variable con efecto indirecto únicamente
D) Variable con efecto causal directo

2. ¿Cuál es la finalidad del análisis factorial confirmatorio en el SEM?

A) Analizar las relaciones no lineales
B) Evaluar la fiabilidad y validez de los instrumentos de medida
C) Predecir resultados futuros
D) Estudiar las relaciones causales entre variables

3. ¿Qué análisis estadístico se suele utilizar para evaluar la bondad de ajuste de un modelo SEM?

A) Correlación de Pearson
B) Prueba Chi-cuadrado
C) Prueba T
D) ANOVA

4. ¿Qué representa en SEM la "carga" de un indicador en un factor?

A) Tamaño del efecto de moderación
B) Magnitud del error de medición
C) Repetibilidad de la medición
D) Fuerza de la relación entre el indicador y el factor

5. ¿Para qué sirve especificar los términos de error en SEM?

A) Reducir la complejidad del modelo
B) Tener en cuenta la varianza no explicada de las variables observadas
C) Mejorar la interpretabilidad del modelo
D) Eliminar los sesgos de medición

6. En SEM, ¿cuál es el término general para los caminos que indican relaciones causales directas entre variables?

A) Vías de medición
B) Vías de error
C) Vías de los factores
D) Vías estructurales

7. ¿Para qué sirve el "índice de modificación" en los análisis SEM?

A) Calcular el tamaño total del efecto
B) Identificar posibles áreas de mejora en el ajuste del modelo
C) Estimar la complejidad del modelo
D) Determinar la potencia estadística

8. ¿Cuál de las siguientes es una desventaja del SEM?

A) Facilidad para tratar los datos que faltan
B) Limitado a relaciones lineales
C) Complejidad en la especificación e interpretación de modelos
D) Tiempos de cálculo rápidos

9. ¿Qué implica la modelización "recursiva" en SEM?

A) Presencia de trayectorias no lineales únicamente
B) Las variables están dispuestas en una serie de relaciones causales sin bucles de retroalimentación.
C) No se presupone ninguna relación entre las variables
D) Todas las variables se influyen mutuamente de forma directa

10. ¿Qué papel desempeña la "matriz de covarianza" en la estimación de modelos SEM?

A) Calcula el tamaño de los efectos
B) Contiene información sobre las relaciones entre las variables observadas
C) Indica la convergencia del modelo
D) Se utiliza para inicializar el peso

11. ¿A qué se refiere el término "endogeneidad" en SEM?

A) Sobreajuste del modelo
B) Cuando una variable independiente está correlacionada con el término de error de otra variable
C) Acumulación de errores de medición
D) Distribución residual no normal

12. ¿A qué se refiere la "identificación de modelos" en SEM?

A) Garantizar la estimación única de los parámetros del modelo con los datos dados
B) Interpretación de los índices de ajuste
C) Proceso de estimación de parámetros
D) Selección del algoritmo de optimización

13. ¿Qué programas informáticos se utilizan habitualmente para el análisis SEM?

A) SPSS
B) Minitab
C) LISREL
D) Excel

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